CN105597537A - 基于预测控制技术的脱硝控制方法及脱硝系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于预测控制技术的脱硝控制方法及脱硝系统，属于电站脱硝系统及其控制方法领域，为解决现有的控制方法氨气利用率低的问题而设计。本发明的基于预测控制技术的脱硝控制方法通过预测控制方法分别获得每个烟道区域的总喷氨量和各子区域的分喷氨量需求；根据每个烟道区域内SCR反应器入口NO_x浓度偏差与预设值的比对结果判断整体喷氨或分区喷氨。本发明的用于实现上述控制方法的脱硝系统至少包括在烟气流动方向分割成两个区域的烟道、SCR反应器以及喷氨装置，每个烟道区域通过导向板至少分割成四个子区域。本发明基于预测控制技术的脱硝控制方法能够提高氨气利用率。本发明脱硝系统工作效率高、运行成本低。

Description

基于预测控制技术的脱硝控制方法及脱硝系统

技术领域

本发明涉及一种基于预测控制技术的脱硝控制方法及采用该控制方法的脱硝系统。

背景技术

火电燃煤锅炉等在工作过程中会产生大量的氮氧化物(NO_x)，氮氧化物是造成大气污染的主要污染源之一,对人和动物具有致毒作用,是形成酸雨、酸雾的主要原因之一，因而，在脱硝系统的烟道内设置SCR(选择性催化还原法)脱硝装置具有重要意义，基于此，喷氨量及对喷氨阀门的控制方法也尤为重要。

对氨气流量的控制一般采用固定摩尔比控制方式和固定出口NO_x浓度控制方式(属于前馈+PID控制方案)，这两种控制均是在烟气流场、氨气混合都是均匀的基础上构建的控制逻辑；在实际运行过程中，由于结构设计问题、负荷的波动、设备运行工况等因素的变化，烟气流场是不均匀的，造成各喷氨点的氨气浓度与烟气浓度并不匹配，从而出现喷氨量增加，进而导致局部氨逃逸过大使SCR装置整体运行管理水平较低，影响空预器、电除尘器的安全运行，增加设备维护运营成本。

上述控制方法中主要存在如下问题：氨气利用率低、SCR脱硝效率低；控制方法属于粗放型、事后型；对于非均匀性、大延迟的被控对象，控制品质较差，在喷氨量制定上很难实时、准确的满足要求；控制系统成本高。

发明内容

本发明的一个目的是提出一种能够提高氨气利用率的基于预测控制技术的脱硝控制方法。

本发明的另一个目的是提出一种能够提高SCR脱硝效率的基于预测控制技术的脱硝控制方法。

本发明的再一个目的是提出一种工作效率高、运行成本低的脱硝系统。

为达此目的，一方面，本发明采用以下技术方案：

一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，脱硝系统至少包括分割成两个区域的烟道、设于每个烟道区域内的SCR反应器和喷氨装置，每个烟道区域至少分割成四个子区域，所述控制方法为通过预测控制方法分别获得每个烟道区域的总喷氨量和各子区域的分喷氨量需求；根据每个烟道区域内所述SCR反应器入口NO_x浓度偏差与预设值的比对结果判断整体喷氨或分区喷氨。

进一步的，所述控制方法具体包括下述步骤：

步骤1、控制装置判断每个烟道区域内所述SCR反应器入口NO_x浓度偏差是否大于预设值，是则转至步骤2，否则转至步骤3；

步骤2、所述控制装置先计算每个烟道区域的总喷氨量，然后发出控制每个烟道区域内各子区域对应的氨气调整阀门的阀位信号，通过已获得的各子区域的分喷氨量进行分区喷氨后转至步骤1；

步骤3、所述控制装置发出控制每个烟道区域的总喷氨阀门信号，通过已获得的每个烟道区域的总喷氨量进行整体喷氨后转至步骤1。

进一步的，所述步骤2中，获得各子区域的喷氨量的方法为：

步骤L1、将所述SCR反应器出口NH₃逃逸范围作为被控变量；将烟道各子区域喷氨调节阀开度作为控制变量；

步骤L2、通过上述变量的已知数据建立预测模型；

步骤L3、根据所述预测模型和输入值获得SCR反应器出口NH₃逃逸值的预测轨迹，通过所述NH₃逃逸值的预测轨迹与NH₃逃逸值的实测轨迹优化与修正后，获得每个采样时刻的优化预测模型；

步骤L4、所述NH₃逃逸实测值与目标值进行模型反馈校正，优化所述步骤L3中获得的预测模型；

步骤L5、所述控制装置根据步骤L4中优化的预测模型确定各子区域的喷氨量。

进一步的，获得每个烟道区域的总喷氨量的方法为：

步骤S1、将烟囱入口处NO_x浓度作为被控变量；将喷氨量作为控制变量；将所述SCR反应器入口NO_x浓度、给煤量、烟气流量作为扰动变量；

步骤S2、通过上述变量的已知数据建立预测模型；

步骤S3、根据所述预测模型和输入值获得烟囱入口处NO_x的预测轨迹，通过所述NO_x的预测轨迹与NO_x的实测轨迹优化与修正后，获得实每个采样时刻的优化预测模型；

步骤S4、所述NO_x实测值与目标值进行模型反馈校正，优化所述步骤S3中获得的预测模型；

步骤S5、所述控制装置根据步骤S4中优化的预测模型确定每个烟道区域的总喷氨量。

作为本发明的一个优选方案，步骤L4中，目标值为0-5ppm。

作为本发明的一个优选方案，步骤S4中，目标值根据环保指标设定。

作为本发明的一个优选方案，通过激光分析原位实时测量NH₃逃逸值进而获得所述NH₃逃逸值的实测轨迹。

作为本发明的一个优选方案，通过连续性烟气监测系统实时在线采集烟囱入口处NO_x浓度进而获得所述NO_x的实测轨迹。

另一方面，本发明采用以下技术方案：

一种用于实现上述基于预测控制技术的脱硝控制方法的脱硝系统，所述脱硝系统至少包括在烟气流动方向分割成两个区域的烟道、SCR反应器以及喷氨装置，每个烟道区域通过导向板至少分割成四个子区域。

进一步的，所述SCR反应器和喷氨装置连通且设于每个烟道区域内，所述喷氨装置的氨气调整阀门分布于每个子区域中。

本发明的有益效果为：

本发明的基于预测控制技术的脱硝控制方法为通过预测控制方法分别获得每个烟道区域的总喷氨量和各子区域的分喷氨量需求；根据每个烟道区域内所述SCR反应器入口NO_x浓度偏差与预设值的比对结果判断整体喷氨或分区喷氨，该控制方法能够实现总喷氨量和靶向精细化喷氨控制，根据烟道内的烟气分布情况实时的控制喷氨，极大地提高了氨气利用率，降低了氨气耗量，提高了SCR脱硝效率，减少了成本。

本发明用于实现上述控制方法的脱硝系统至少包括在烟气流动方向分割成两个区域的烟道、SCR反应器以及喷氨装置，每个烟道区域通过导向板至少分割成四个子区域，通过划分不同的子区域能够将烟道分割成多个流道，烟气流动更均匀，控制喷氨量更精确，该脱硝系统能够实现分区和整体控制、工作效率高、运行成本低。

附图说明

图1是本发明优选实施例提供的基于预测控制技术的脱硝控制方法的流程图；

图2是本发明优选实施例提供的获得各子区域的喷氨量的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

优选实施例：

本优选实施例公开一种基于预测控制技术的脱硝控制方法。

用于实现本实施例中的控制方法的脱硝系统至少包括在烟气流动方向分割成两个区域的烟道、SCR反应器以及喷氨装置，每个烟道区域通过导向板分割成四个子区域，即将整个脱硝系统在纵向(烟气流动方向)分成左右两个区域，左、右两个区域分别再分成四个子区域，以保证烟气流动更加均匀；SCR反应器和喷氨装置连通且设于每个烟道区域内，喷氨装置的氨气调整阀门分布于每个子区域中。分割的子区域个数不限，为了使得大型烟道内的烟气流动更均匀，还可以分割六个、八个子区域或更多个子区域，根据使用需求设置即可。

控制方法具体包括下述步骤，如图1所示：

在开始执行步骤1之前，首先进行各类数据采集，在每个区域采用直插式氮氧化物探头采集该区域内NO_x浓度数值；差压表采集该区域内烟气流速数值以计算烟气流量；CEMS(连续性烟气监测系统)实时在线采集烟囱入口处NO_x浓度作为控制目标进而获得NO_x的实测轨迹；激光分析原位实时测量NH₃逃逸值而获得NH₃逃逸值的实测轨迹；工业计算机进一步的进行数据采集并将以下数据进行预处理，采集数据包括两侧烟道内SCR反应器入口各个区域NO_x浓度、烟气流速、SCR反应器出口NH₃逃逸值、烟囱入口NO_x浓度、各个喷氨阀门开度、给煤量等。

步骤1、控制装置判断每个烟道区域内SCR反应器入口NO_x浓度偏差是否大于预设值，是则转至步骤2，否则转至步骤3，其中，SCR反应器入口NO_x浓度偏差具体为各子区域采集的NO_x之间的偏差。

步骤2、控制装置先控制总喷氨阀门信号，确定左右两个烟道区域各自的喷氨量需求，然后发出控制每个烟道区域内各子区域对应的氨气调整阀门的阀位信号，通过已获得的各子区域的分喷氨量进行分区喷氨后转至步骤1。

上述步骤2中，获得各子区域的喷氨量的方法为，如图2所示：

步骤L1、将SCR反应器出口NH₃逃逸范围作为被控变量；将烟道各子区域喷氨调节阀开度作为控制变量；

步骤L2、通过上述变量的已知数据建立预测模型。电厂实际运行数据包含了各种工况各种条件下的上述变量的数据，从中获得数据波动较大的部分，作为输入、输出参数建立预测模型；

步骤L3、根据预测模型和输入值获得SCR反应器出口NH₃逃逸值的预测轨迹，通过NH₃逃逸值的预测轨迹与NH₃逃逸值的实测轨迹滚动优化和不断修正后，获得每个采样时刻的优化预测模型，实现最优控制；

步骤L4、NH₃逃逸实测值与目标值进行模型反馈校正，优化步骤L3中获得的预测模型，其中，目标值在实际控制方法中并非是一个具体点值而是一个数值范围，即目标范围为0-5ppm，优选为0-2.5ppm，该目标值为目前电厂对NH₃逃逸量的优选控制范围，也是预测控制优于PID的特性之一；

步骤L5、控制装置根据步骤L4中优化的预测模型确定各子区域的喷氨量，控制装置为控制器(MPC)，控制器按模型中对被控对象的影响程度选择合适的喷氨阀门进行控制，实时下达各子区域的喷氨调节指令，最终确定各子区域的喷氨量分配。

步骤3、控制装置发出控制每个烟道区域的总喷氨阀门信号，通过已获得的每个烟道区域的总喷氨量进行整体喷氨后转至步骤1。

下述步骤为获得每个烟道区域的总喷氨量的方法为：

步骤S1、将烟囱入口处NO_x浓度作为被控变量；将喷氨量作为控制变量；将SCR反应器入口NO_x浓度、给煤量、烟气流量作为扰动变量；该步骤中，为了与环保部门的考核指标相一致，选择烟囱入口处NO_x浓度作为被控变量，通过采用预测控制方法能够实现提前预测被控变量的变化趋势，从而提前动作，以解决目前由于烟囱入口NO_x的响应纯延迟时间接近3分钟，整个响应过程超过10分钟，为典型的大滞后被控对象，因而控制难度明显增加的问题；

步骤S2、通过上述变量的已知数据建立预测模型。电厂实际运行数据包含了各种工况各种条件下的上述变量的数据，从中获得数据波动较大的部分，作为输入、输出参数建立预测模型；

步骤S3、根据预测模型和输入值获得烟囱入口处NO_x的预测轨迹，通过NO_x的预测轨迹与NO_x的实测轨迹优化与修正后，获得每个采样时刻的优化预测模型；

步骤S4、NO_x实测值与目标值进行模型反馈校正，优化步骤S3中获得的预测模型，从而实现最优控制，其中，目标值根据系统所在地的环保指标设定。具体为，在控制器中设定目标值，如100mg/m³；

步骤S5、控制装置根据步骤S4中优化的预测模型确定每个烟道区域的总喷氨量。该步骤中，根据SCR脱硝机理，以烟道入口处NO_x浓度、给煤量、烟气流量作为控制器前馈，以提高控制响应时间，控制器根据不断优化和修正的预测模型实时下达喷氨指令，满足左、右侧烟道的总喷氨量需求。

上述控制方法中，均是以其中一侧(如左侧或右侧)为例的控制方法，另一侧的控制方法也同上。

本实施例中，基于预测控制的脱硝控制方法是一种精细化靶向控制方法，可以大幅度提高氨气的利用率，降低氨气耗量。以330MW机组为例，预计节省耗氨量10％，年节约液氨费用约为25万元。

SCR自动控制采用优化控制策略情况下，可以提高SCR的最大脱硝效率，预计提高催化剂使用寿命7％；同时由于还原剂的利用率提高，在最优的控制状态下，可以降低氨逃逸40％，大大减少了对尾部烟道内设备的威胁，降低了因空预器、电除尘腐蚀堵塞造成的维护运营成本。

本实施例中，基于预测控制的脱硝控制方法相当于为火电机组扩展了一套新的SCR脱硝控制优化系统，取代了原系统中的SCR控制功能，以提高控制品质；基于优化的控制策略，喷口出口处氨气浓度的分布更加均匀、还原剂的利用率更加高效，同时有效加快了响应速度、大幅提高了SCR脱硝系统的闭环稳定性和抗扰动能力。

以上是结合附图给出的实施例，仅是实现本发明的优选方案而非对其限制，任何对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神，均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。本发明的保护范围还包括本领域技术人员不付出创造性劳动所能想到的任何替代技术方案。

Claims (10)

1.一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，脱硝系统至少包括分割成两个区域的烟道、设于每个烟道区域内的SCR反应器和喷氨装置，每个烟道区域至少分割成四个子区域，其特征在于，通过预测控制方法分别获得每个烟道区域的总喷氨量和各子区域的分喷氨量需求；根据每个烟道区域内所述SCR反应器入口NO_x浓度偏差与预设值的比对结果判断整体喷氨或分区喷氨。

2.根据权利要求1所述的一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，其特征在于，所述控制方法具体包括下述步骤：

步骤1、控制装置判断每个烟道区域内所述SCR反应器入口NO_x浓度偏差是否大于预设值，是则转至步骤2，否则转至步骤3；

步骤2、所述控制装置先计算每个烟道区域的总喷氨量，然后发出控制每个烟道区域内各子区域对应的氨气调整阀门的阀位信号，通过已获得的各子区域的分喷氨量进行分区喷氨后转至步骤1；

步骤3、所述控制装置发出控制每个烟道区域的总喷氨阀门信号，通过已获得的每个烟道区域的总喷氨量进行整体喷氨后转至步骤1。

3.根据权利要求2所述的一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，其特征在于，所述步骤2中，获得各子区域的喷氨量的方法为：

步骤L1、将所述SCR反应器出口NH₃逃逸范围作为被控变量；将烟道各子区域喷氨调节阀开度作为控制变量；

步骤L2、通过上述变量的已知数据建立预测模型；

步骤L3、根据所述预测模型和输入值获得SCR反应器出口NH₃逃逸值的预测轨迹，通过所述NH₃逃逸值的预测轨迹与NH₃逃逸值的实测轨迹优化与修正后，获得每个采样时刻的优化预测模型；

步骤L4、NH₃逃逸实测值与目标值进行模型反馈校正，优化所述步骤L3中获得的预测模型；

步骤L5、所述控制装置根据步骤L4中优化的预测模型确定各子区域的喷氨量。

4.根据权利要求3所述的一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，其特征在于，获得每个烟道区域的总喷氨量的方法为：

步骤S1、将烟囱入口处NO_x浓度作为被控变量；将喷氨量作为控制变量；将所述SCR反应器入口NO_x浓度、给煤量、烟气流量作为扰动变量；

步骤S2、通过上述变量的已知数据建立预测模型；

步骤S3、根据所述预测模型和输入值获得烟囱入口处NO_x的预测轨迹，通过所述NO_x的预测轨迹与NO_x的实测轨迹优化与修正后，获得每个采样时刻的优化预测模型；

步骤S4、NO_x实测值与目标值进行模型反馈校正，优化所述步骤S3中获得的预测模型；

步骤S5、所述控制装置根据步骤S4中优化的预测模型确定每个烟道区域的总喷氨量。

5.根据权利要求3所述的一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，其特征在于，步骤L4中，目标值为0-5ppm。

6.根据权利要求4所述的一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，其特征在于，步骤S4中，目标值根据环保指标设定。

7.根据权利要求5所述的一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，其特征在于，通过激光分析原位实时测量NH₃逃逸值进而获得所述NH₃逃逸值的实测轨迹。

8.根据权利要求6所述的一种基于预测控制技术的脱硝控制方法，其特征在于，通过连续性烟气监测系统实时在线采集烟囱入口处NO_x浓度进而获得所述NO_x的实测轨迹。

9.一种用于实现如权利要求1-8任一所述基于预测控制技术的脱硝控制方法的脱硝系统，所述脱硝系统至少包括在烟气流动方向分割成两个区域的烟道、SCR反应器以及喷氨装置，其特征在于，每个烟道区域通过导向板至少分割成四个子区域。

10.根据权利要求9所述的一种脱硝系统，其特征在于，所述SCR反应器和喷氨装置连通且设于每个烟道区域内，所述喷氨装置的氨气调整阀门分布于每个子区域中。